The Mahalanobis-Taguchi System (MTS) is a diagnostic and predictive method for multivariate data. In the MTS, the Mahalanobis space (MS) of reference group is obtained using the standardized variables of normal data. The Mahalanobis space can be used for multi-class classification. Once this MS is established, the useful set of variables is identified to assist in the model analysis or diagnosis using orthogonal arrays and signal-to-noise ratios. And other several techniques have already been used for classification, such as linear discriminant analysis and logistic regression, decision trees, neural networks, etc. The goal of this case study is to compare the ability of the Mahalanobis-Taguchi System and logistic regression using a data set.
The present study examined variables relevant to children's learning-related social skills to determine predictive contributions of such variables as parenting behaviors and parenting competence. Subjects were 130 four and five years old children and their parents. Data were analyzed with mean, standard deviation, t-test, bivariate correlation, multiple regression, and step-wise multiple regression. Results indicated that passionate participation parenting and parenting competence were significantly correlated with children's learning-related social skills, and passionate participation parenting was the most critical predictors of children's learning-related social skills.
This paper presents a process control language for constructing multiloop control system. which include advanced control algorithms. In order to make controller, this language uses function blocks that do specific operations. Then, the total control algorithm is a set of function blocks, of which each block is represented as a function code. The function code is a line of simple ASCII codes denoting function, input, output, parameters. It is possible to use variables as input/output port of any block. Compared with other language using function block concept, the proposed one enables to use advanced control algorithms undefinitely, such as fuzzy, neural network, predictive controller, etc., because vector and matrix variables as input/output can be used freely in this language. To raise flexibility, we put an intermediate level, which is C-language code, between function code and target-dependent operation code.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제18권1호
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pp.51-61
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2007
Ridge regression (RR), principal component regression (PCR) and partial least squares regression (PLS) are among popular regression methods for collinear data. While RR adds a small quantity called ridge constant to the diagonal of X'X to stabilize the matrix inversion and regression coefficients, PCR and PLS use latent variables derived from original variables to circumvent the collinearity problem. One problem of PCR and PLS is that they are very sensitive to overfitting. A new regression method is presented by combining RR and PCR and PLS, respectively, in a unified manner. It is intended to provide better predictive ability and improved stability for regression models. A real-world data from NIR spectroscopy is used to investigate the performance of the newly developed regression method.
Sreekumar, V.B.;Suganthasakthivel, R.;Sreejith, K.A.;Sanil, M.S.
Journal of Forest and Environmental Science
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제32권1호
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pp.94-98
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2016
Calamus andamanicus Kurz is one of the commercially important solitary rattans endemic to Andaman and Nicobar islands. The habitat suitability modeling program, MaxEnt, was used to predict the potential ecological niches of this species, based on bioclimatic variables. The study revealed high potential distribution of C. andamanicus across both Andaman and Nicobar islands. Of the 33 spatially unique points, 21 points were recorded from South and North Andamans and 12 from Great Nicobar Islands. The islands like Little Andaman, North Sentinel, Little Nicobar, Tllangchong, Teressa were also predicted positive even though this rattan is not recorded from these islands. Mean diurnal range, higher precipitation in the wettest month of the year, annual precipitation and precipitation in the driest month are the main predictors of this species distribution.
The purpose of this study was to examine the effects of parental beliefs, efficacy and stress on mother's parenting behaviors. The subjects were 243 mothers of two to three-Year-old children in Seoul. The main results showed that parental beliefs, efficacy and stress were significantly related with parenting behaviors. That is, the resets of mutiple regression analysis indicated that parental efficacy, beliefs and stress were significant variables predicting mother's parenting behavior. However, the predictive powers of these variables were different depending on the characteristics of parenting behaviors. And the relationship between mother's parental stress and parenting behaviors was mediated by mother's parental efficacy. To conclude, mother's cognitions such as parental beliefs, parental efficacy, and a perception of parenting stress turned out to be the vital factors in predicting parenting behaviors.
Purpose: This research aims to verify the role of mobile shopping attributes, trustworthiness, and cultural dimensions on mobile shopping intentions in Saudi Arabia. The originality of the model stems from the verification of the moderating impact of cultural variables, namely collectivism and masculinity, and from the integration of trustworthiness as a variable depending on mobile shopping attributes. Research design, data and methodology: A survey was distributed to 233 consumers with different nationalities living in the Kingdom of Saudi Arabia. Structural equation modeling and multi-group analysis were carried out to verify the conceptual model and the moderating variables. Results: The findings support the influence of several innovation attributes, namely complexity and trialability on behavioral intentions, while relative advantage has a direct impact on trustworthiness. A few paths are moderated by masculinity and collectivism. Conclusions: Culture and mobile commerce attributes need to be thought out by managers as factors influencing mobile commerce segmentation for expatriates and locals. Trustworthiness is also a key factor of mobile shopping adoption. Limitations and future research ideas are presented to enrich the proposed model and improve its predictive validity.
The optimal glucose concentration for the high-density culture of recombinant yeasts was obtained using dynamic simulation. An adaptive and predictive algoritilm complimented by the rule base was proposed for the control of the fed-batch fermentation process. The measurement of process variables has relatively long sampling period and relatively long time delay characteristics. As one of the solution on these problems, prediction techniques and rule bases were added to a classical recursive identification and control algorithm. Rule bases were used in the determination of control input considering the difference between the predicted value and the measured value. A mathelnatical model was used in the estimation and interpretation of the changes of state variables and parameters. Better performances were obtained by employing the control algorithm proposed in the present study compared to the conventional adaptive control method.
Microforming can be a good application for bulk metallic glasses. It is important to simulate the deformation behaviour of the bulk metallic glasses in a supercooled liquid region for manufacturing micromachine parts. For these purposes, a correct constitutive model which can reproduce viscosity results is essential for good predicting capability. In this paper, we studied deformation behaviour of the bulk metallic glasses using the finite element method in conjunction with the fictive stress constitutive model which can describe non-Newtonian as well as Newtonian behaviour. A combination of kinetic equation which describes the mechanical response of the bulk metallic glasses at a given temperature and evolution equations fur internal variables provide the constitutive equation of the fictive stress model. The internal variables are associated with fictive stress and relation time. The model has a modular structure and can be adjusted to describe a particular type of microforming process. Implementation of the model into the MARC software has shown its versatility and good predictive capability.
This paper presents a contribution to improving an analytical thermo-mechanical modeling of Oxley's machining theory of orthogonal metals cutting, which objective is the prediction of the cutting forces, the average stresses, temperatures and the geometric quantities in primary and secondary shear zones. These parameters will then be injected into the developed model of Karas et al. (2013) to predict temperature distributions at the tool-chip-workpiece interface. The amendment to Oxley's modified model is the reduction of the estimation of time-related variables cutting process such as cutting forces, temperatures in primary and secondary shear zones and geometric variables by the introduction the constitutive equation of Johnson-Cook model. The model-modified validation is performed by comparing some experimental results with the predictions for machining of 0.38% carbon steel.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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